D3是目前最流行的JavaScript可视化图表库之一，D3的图表类型非常丰富，并且支持SVG格式，因此应用十分广泛，也有很多图表插件基于D3开发，比如MetricsGraphics.js，在D3上构建的数据图表非常强大。
D3的特点
允许绑定任意数据到DOM，将数据驱动转换应用到Document中。
不仅可以创建精美的HTML表格，而且可以绘制折线图、柱形图和饼图等数据图表。
支持SVG，在Web页面上渲染毫无压力。
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D3的使用方法
关于D3的具体用法，可以看D3图形库API参考这篇文章。本文主要对介绍一些经典图表的实现效果及代码。
index.html代码：
<!DOCTYPE html>
<meta charset="utf-8">
<style>
svg {
font: 10px sans-serif
}
.y.axis path {
display: none
}
.y.axis line {
stroke: #fff
stroke-opacity: .2
shape-rendering: crispEdges
}
.y.axis .zero line {
stroke: #000
stroke-opacity: 1
}
.title {
font: 300 78px Helvetica Neue
fill: #666
}
.birthyear,
.age {
text-anchor: middle
}
.birthyear {
fill: #fff
}
rect {
fill-opacity: .6
fill: #e377c2
}
rect:first-child {
fill: #1f77b4
}
</style>
<body>
<script src="http://d3js.org/d3.v3.min.js"></script>
<script>
var margin = {top: 20, right: 40, bottom: 30, left: 20},
width = 960 - margin.left - margin.right,
height = 500 - margin.top - margin.bottom,
barWidth = Math.floor(width / 19) - 1
var x = d3.scale.linear()
.range([barWidth / 2, width - barWidth / 2])
var y = d3.scale.linear()
.range([height, 0])
var yAxis = d3.svg.axis()
.scale(y)
.orient("right")
.tickSize(-width)
.tickFormat(function(d) { return Math.round(d / 1e6) + "M" })
// An SVG element with a bottom-right origin.
var svg = d3.select("body").append("svg")
.attr("width", width + margin.left + margin.right)
.attr("height", height + margin.top + margin.bottom)
.append("g")
.attr("transform", "translate(" + margin.left + "," + margin.top + ")")
// A sliding container to hold the bars by birthyear.
var birthyears = svg.append("g")
.attr("class", "birthyears")
// A label for the current year.
var title = svg.append("text")
.attr("class", "title")
.attr("dy", ".71em")
.text(2000)
d3.csv("population.csv", function(error, data) {
// Convert strings to numbers.
data.forEach(function(d) {
d.people = +d.people
d.year = +d.year
d.age = +d.age
})
// Compute the extent of the data set in age and years.
var age1 = d3.max(data, function(d) { return d.age }),
year0 = d3.min(data, function(d) { return d.year }),
year1 = d3.max(data, function(d) { return d.year }),
year = year1
// Update the scale domains.
x.domain([year1 - age1, year1])
y.domain([0, d3.max(data, function(d) { return d.people })])
// Produce a map from year and birthyear to [male, female].
data = d3.nest()
.key(function(d) { return d.year })
.key(function(d) { return d.year - d.age })
.rollup(function(v) { return v.map(function(d) { return d.people }) })
.map(data)
// Add an axis to show the population values.
svg.append("g")
.attr("class", "y axis")
.attr("transform", "translate(" + width + ",0)")
.call(yAxis)
.selectAll("g")
.filter(function(value) { return !value })
.classed("zero", true)
// Add labeled rects for each birthyear (so that no enter or exit is required).
var birthyear = birthyears.selectAll(".birthyear")
.data(d3.range(year0 - age1, year1 + 1, 5))
.enter().append("g")
.attr("class", "birthyear")
.attr("transform", function(birthyear) { return "translate(" + x(birthyear) + ",0)" })
birthyear.selectAll("rect")
.data(function(birthyear) { return data[year][birthyear] || [0, 0] })
.enter().append("rect")
.attr("x", -barWidth / 2)
.attr("width", barWidth)
.attr("y", y)
.attr("height", function(value) { return height - y(value) })
// Add labels to show birthyear.
birthyear.append("text")
.attr("y", height - 4)
.text(function(birthyear) { return birthyear })
// Add labels to show age (separate not animated).
svg.selectAll(".age")
.data(d3.range(0, age1 + 1, 5))
.enter().append("text")
.attr("class", "age")
.attr("x", function(age) { return x(year - age) })
.attr("y", height + 4)
.attr("dy", ".71em")
.text(function(age) { return age })
// Allow the arrow keys to change the displayed year.
window.focus()
d3.select(window).on("keydown", function() {
switch (d3.event.keyCode) {
case 37: year = Math.max(year0, year - 10) break
case 39: year = Math.min(year1, year + 10) break
}
update()
})
function update() {
if (!(year in data)) return
title.text(year)
birthyears.transition()
.duration(750)
.attr("transform", "translate(" + (x(year1) - x(year)) + ",0)")
birthyear.selectAll("rect")
.data(function(birthyear) { return data[year][birthyear] || [0, 0] })
.transition()
.duration(750)
.attr("y", y)
.attr("height", function(value) { return height - y(value) })
}
})
D3.js
D3 是最流行的可视化库之一，它被很多其他的表格插件所使用。它允许绑定任意数据到 DOM，然后将数据驱动转换应用到文档中。你可以使用它用一个数组创建基本的
HMTL 表格，或是利用它的流体过度和交互，用相似的数据创建惊人的 SVG 条形图。
ChartJS
Chart.js 是一个令人印象深刻的 JavaScript 图表库，建立在 HTML5 Canvas
基础上。目前，它支持6种图表类型(折线图，条形图，雷达图，饼图，柱状图和极地区域区)。而且，这是一个独立的包，不依赖第三方 JavaScript 库，小于
5KB。
Highcharts JS
Highcharts JS 是一个制作图表的纯 Javascript 类库，主要特性如下：兼容性：兼容当今所有的浏览器，包括 iPhone、IE
和火狐等等对个人用户完全免 费纯JS，无BS支持大部分的图表类型：直线图，曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼装图、散布图跨语言：不管是
PHP、Asp.net 还是 Java 都可以使用。
Fusioncharts
FusionCharts Suite XT 是个专业的 JavaScript
图表库，能创建任何类型的图表。它创建的图表都是可以进行完全自定义的，标签，字体，边界等等，都可以进行修改。它有很强的交互功能，有许多信息提示，可 点击的
legend 关键字，还有 dril-down，缩放/滚动 和单击打印图表功能。
Flot
Flot 是受 Plotr 和 PlotKit 的 启发，Ole Laursen 基于 jQuery 开发了一个图表绘制(WEB Chart)插件并命名为
flot。 flot 是个纯 JavaSript 库，专注于简单的使用方式，迷人的外观和交互式特性。支持的浏览器有： Internet Explorer 6+,
Chrome, Firefox 2+, Safari 3+ and Opera 9.5+。
Chartist.js
Chartist.js 提供了优美的响应图表。就像 ChartJS。它使用 SVG 渲染图，可以被控制，并通过对 CSS3 媒体查询和 SASS
定制。另外 Chartist.js 提供很酷的动画。
n3-charts
如果你是一个 AngularJS 开发者，你一定喜欢款有趣的图表。它是建立在 D3.js 和 AngularJS 的基础上，提供了可定制的
AngularJS 指令的形式不同标准的图表。
Ember Charts
Ember Charts 是一个基于 Ember.js 和 D3.js
的图表库。它包括时间序列、柱状图、饼图、点图，很容易扩展和修改。这些图表组件代表图表交互性和演示的最佳实践，是高度可定制和可扩展的。
Chartkick
Chartkick 是专为 Ruby 应用程序的 JavaScript
图表库。它提供了所有主要的图表类型，如饼图，柱形图，条形图，面积，地理，时间，以及多个系列。
MeteorCharts
它有一个很酷的图表生成器，为您提供选项来选择图表，选择主题，然后生成一个图表。
amCharts
amCharts 无疑是最漂亮的图表库。amCharts 提供了JavaScript/HTML5 Charts、Javascript/HTML5
Stock Chart、JavaScript Maps 三种图表组件。
EJS Chart
EJS图表声称自己是企业准备的图表库。图表看起来很干净，可读性比大多数旧的图表库。这也是与IE6+等旧浏览器兼容。
uvCharts
uvCharts 是一个开源的 JavaScript 图表库，号称有100多个自定义选项。它拥有12种不同的标准图表类型，开箱即用。
ECharts
基于 Canvas，纯 JavaScript
图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。
商业产品常用图表库，底层基于ZRender，创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图(区域图)、柱状图(条状图)、散点图(气泡图)、饼图(环形图)、K线图、地图、和弦图以及力导向布局图，同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现。
